## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   3 Hal:  113-118 e-ISSN: 2714-8491

## Pengendalian Persediaan Darah untuk Pasien dengan Hemoglobin Rendah Menggunakan Metode Backpropagation
Elyandri Prasiwiningrum 1 
1 Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan (STKIP) Rokania
eprasiwiningrum@gmail.com

## Abstract
The Blood Transfusion Unit (UTD) of the Rokan Hulu Regional General Hospital (RSUD) has an important role to fulfill the demand  for  blood  from  patients.  Patients  who  need  blood  donation  are  patients  with  low  hemoglobin  levels.  The  problem faced by the UTD-RS is that they have not been able to meet the needs of each patient's blood request optimally. The reason is because it is not able to predict the need for blood that will come. To see the pattern of blood demand and then determine the appropriate inventory control method to assist the planning process for the fulfillment of blood supply at UTD in the next period. Materials (data) and Methods: The data processed in this study were patient data and blood demand data from January 2020  to  January  2021.  The  data  were  sourced  from  the  Laboratory  Installation  and  UTD  at  the  Rokan  Hulu  Hospital.  The data is divided into training data and testing data. Then the blood demand data is processed  by normalizing it first and then the  prediction  process  is  carried out  using  the  Backpropagation  method.  Then  analyzed  and  tested with  the  help  of  Matlab software. This study uses the best network architecture pattern produced is  5-5-1 with an accuracy rate of 68% and a Mean Squared Error value of 0.198. The backpropagation method used is able to help UTD Rokan Hulu Hospital to find out the blood needs that must be met so that the blood supply can be controlled. So that every blood request from patients with low hemoglobin can be met quickly.
Keywords: Control, Blood, Hemoglobin, Backpropagation, Matlab.

## Abstrak
Unit Transfusi Darah (UTD) Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Rokan Hulu mempunyai peran penting untuk memenuhi permintaan  darah  dari  pasien.  Pasien  yang  membutuhkan  donor  darah  adalah  pasien  dengan  kadar  hemoglobin  rendah. Permasalahan    yang    dihadapi  pihak    UTD-RS    yaitu    belum  mampu  dalam  memenuhi  kebutuhan  setiap  permintaan  darah dari  pasien  secara  maksimal.  Penyebabnya  adalah  karena  tidak  mampu  memprediksi  kebutuhan  darah  yang  akan  datang. Melihat  pola  permintaan  darah  dan  kemudian  menentukan  metode  pengendalian  persediaan  yang  sesuai  untuk  membantu proses  perencanaan  pemenuhan  persediaan  darah  di  UTD  pada  periode  selanjutnya.  Data  yang  diolah  dalam  penelitian  ini adalah data pasien dan data permintaan darah pada bulan Januari tahun 2020 sampai dengan bulan Januari tahun 2021. Data tersebut  bersumber  dari  Instalasi  Laboratorium  dan  UTD  RSUD  Rokan  Hulu.  Data  dibagi  menjadi  data  training  dan  data testing.  Kemudian  data  permintaan  darah  tersebut  diolah  dengan  cara  dinormalisasikan  terlebih  dahulu  dan  selanjutnya dilakukan proses prediksi menggunakan metode Backpropagation. Selanjutnya dianalisa dan diuji dengan bantuan software Matlab.  Penelitian  ini  menggunakan  pola  arsitektur  jaringan  terbaik  yang  dihasilkan  adalah  12-5-1  dengan  tingkat  akurasi 99,6%  dan  nilai  Mean  Squared  Error  0,52.  Metode  backpropagation  yang  dipakai  mampu  membantu  UTD  RSUD  Rokan Hulu untuk mengetahui kebutuhan darah yang harus dipenuhi sehingga persediaan darah dapat dikendalikan. Sehingga setiap permintaan darah dari pasien dengan hemoglobin rendah dapat terpenuhi dengan cepat.
Kata kunci: Pengendalian, Blood, Hemoglobin, Backpropagation, Matlab.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Teknologi informasi komputer dan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) dalam beberapa tahun terakhir, banyak  proses  baru  dan  teknologi  baru  telah  muncul diantaranya  adalah  Jaringan  Syaraf  Tiruan  [1]. Kecerdasaan  Buatan  dalam  ilmu  komputer  banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang berhubungan dengan peramalan atau prediksi, terutama yang  berbasis  pada  data  time-series  (history).  Salah satu  cabang  kecerdasan  buatan  yang  digunakan  untuk peramalan  atau  prediksi  adalah  jaringan  syaraf  tiruan dengan algoritma Backpropagation [2].
Pengendalian  persediaan  (stock  control)  adalah  usaha yang  dilakukan  oleh  perusahaan  dalam  penyediaan barang-barang yang dibutuhkan untuk proses produksi agar terpenuhi secara optimal sehingga proses produksi berjalan  dengan  lancar  dan  mengurangi  adanya  resiko yang  akan  terjadi  seperti  kekurangan  barang  serta perusahaan  dapat  memperoleh  biaya  persediaan sekecil-kecilnya yang akan menguntungkan perusahaan [3]
Manajemen persediaan harus dimiliki setiap organisasi karena  persediaan  merupakan  aset  perusahaan  yang paling mahal. Manajemen persediaan yang baik sangat penting, namun di sisi lain konsumen bisa kecewa jika
tidak  dapat  menjalankan  usahanya  tanpa  persediaan, menghentikan  proses  produksi,  dan    tidak  memiliki akses  barang.  Untuk  alasan  ini,  manajer  operasi  perlu mengoordinasikan dua aspek [4].
Belum  adanya  perencanaan  persediaan  darah  yang efisien membuat sering tidak terpenuhinya permintaan darah dari pasien yang menyebabkan  pasien kesulitan dalam  melakukan  transfusi  darah.  Oleh  sebab  itu, untuk  meningkatkan  pelayanan  terhadap  masyarakat khususnya  bagi  pasien  yang  membutuhkan  darah, diperlukan  suatu  perbaikan  sistem  pengendalian persediaan  darah  di  UTD  rumah  sakit  khususnya  di RSUD Rokan Hulu.
Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backprogation  digunakan untuk  Peramalan  dalam  mengoptimalkan  produksi sehingga  dapat  menekan  biaya  produksi  yang dibutuhkan.  Hasil  prediksi  yang  optimal  adalah 0,98946,  sehingga  metode  Backpropagation  dapat membantu  dalam  peramalan  biaya  produksi  yang optimal  dan  efisien  [5].  Backpropagation  juga digunakan  untuk  memprediksi  tingkat  inflasi.  Mampu menghasilkan  tingkat  kesalahan  prediksi  yang  baik dengan  nilai  MSE  sebesar  0,00000424.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  tersebut dapat  digunakan  sebagai  metode  alternatif  dalam memprediksi tingkat inflasi [6].
Penelitian  terdahulu  juga  telah  menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST)  juga  telah  digunakan  untuk prediksi  curah  hujan  harian  dan  bulanan  dengan  hasil koefisien  korelasi  (R),  Root-Mean-Square  Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), masing-masing sebesar 0,8063, 0,2487, dan 0,0932 untuk curah  hujan harian.  0,8012,  0,0731  dan  0,0578  untuk  curah  hujan bulanan.  Perbandingan  kemudian  dilakukan,  yang menunjukkan  akurasi  prediksi  bulanan  yang  lebih tinggi  daripada  curah  hujan  harian.  Hasilnya  dapat diandalkan untuk membantu dalam memprediksi curah hujan harian dan bulanan secara akurat dan cepat [7].
Penerapan  metode  Backpropagation  juga  digunakan untuk  memprediksi  jumlah  kebutuhan  air  bersih. Setelah  melakukan  proses  latih  data  dan  uji  data didapat  jumlah  kebutuhan  air  bersih  yang  diprediksi sesuai  data  uji  dengan  minimum  error  [8].  Penelitian tentang  prediksi  permintaan  beras  pada  tahun  2021 memperlihatkan  bahwa  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  backpropagation  menunjukkan  prediksi  yang baik  yang  pada  penelitian  ini  hasil  terbaik  terdapat pada  arsitektur  7-50-200-300-250-300-1  dengan  MSE = 0.001278, RMSE = 0,301950 di proses pelatihan dan hasil  MSE  =  0.002391,  RMSE  =  0.204972  di  proses pengujian  [9].  Dan  masih  banyak  lagi  penelitian lainnya  yang  menerapkan    algoritma  Backpropagation dengan  hasil lebih baik [10] - [23]. Berdasarkan latar belakang  tersebut,  maka  dilakukan  penelitian  untuk mengendalikan  persediaan  darah  pasien  dengan hemoglobin rendah
menggunakan metode Backpropagation.

## 2. Metodologi Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  yang  dilakukan  pada penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 1.
Mengidentifikasi Masalah
Menganalisa Masalah Menentukan Tujuan Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Merancang JST Implementasi Pengujian Hasil Hasil dan Pembahasan Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  tersebut  dapat  diuraikan sebagai berikut:
a. Mengidentifikasi Masalah
Mengidentifikasi masalah adalah merumuskan masalah yang  terjadi  pada  objek  penelitian  serta  memberikan batasan dari permasalahan yang diteliti.
b. Menganalisa Masalah
Menganalisa  masalah  adalah  langkah  untuk  dapat memahami  masalah  yang  telah  ditentukan  ruang lingkup atau batasannya.
c. Menentukan Tujuan
Menentukan  tujuan  berdasarkan  pada  ruang  lingkup masalah  yang  bertujuan  untuk  memperjelas  kerangka tentang  apa  saja  yang  menjadi  sasaran  dari  penelitian ini.
d. Mempelajari Literatur
Mempelajari literatur dengan memahami permasalahan,  studi  Pustaka  menggunakan  penelitian terdahulu  sebagai  pedoman  dan  acuan  penelitian berdasarkan  metode  Backpropagation  dan  teori pengendalian persediaan.
e. Mengumpulkan Data
Data  yang dikumpulkan adalah data  yang didapat dari Rumah  Sakit  Umum  Daerah  Rokan  Hulu  (RSUD) Rokan  Hulu  di  bagian  Unit  Transfusi  Darah  (UTD). Data  tersebut  adalah  Data  Permintaan  Darah  Pasien pada  bulan  Januari  2020  sampai  dengan  Desember 2021.  Pengumpulan  data  tersebut  dilakukan  dengan dua  cara  yang  sudah  lazim  digunakan,  yaitu wawancara  terhadap  petugas  atau  kepala  UTD  dan mengumpulkan  data  hasil  dokumentasi  bagian  UTD tersebut.
f. Merancang Jaringan Syaraf Tiruan
Tahap  merancang  Jaringan  Syaraf  Tiruan  adalah merancang  sistem yang  akan  dibangun yaitu menggunakan  algoritma  Backpropagation.  Beberapa arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  tersebut  adalah Jaringan  Lapisan  Tunggal,  Jaringan  Banyak  Lapisan dan Jaringan Lapisan Kompetitif [24].
g. Implementasi
Tahap Implementasi dilakukan dengan cara mengelola data dengan Metode Backpropagation adalah melakukan  pengolahan  data  yang  diperoleh  dari pengamatan.
h. Pengujian Hasil
Tahap pengujian dilakukan dengan cara mengolah data dengan  Software  MATLAB  ini  mengolah  data  yang sudah  diolah  dan  variabel  yang  sudah  diperoleh, diproses  dengan  menggunakan  bantuan  software Neural Network dengan MATLAB.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Proses  metode  Backpropagation  dilakukan  dengan mendefinisikan nilai awal untuk variabel-variabel yang diperlukan seperti menentukan nilai input, menentukan nilai output, menentukan nilai bobot, menentukan nilai bias,  menentukan  learning  rate  (α)  dan  nilai  batas ambang/threashold  (θ).  Algoritma  Backpropagation yang    disajikan    pada Gambar 2.
Proses metode backpropagation : Input Data Melakukan Normalisasi / transformasi data Atur Parameter JST ( epoch max, learning rate, minimal error dan Arsitektur) Inisialisasi Bobot Awal Tahap Feedforward Tahap Backpropagation Pembaharuan Bobot dan Bias Tes Kondisi Berhenti (Apakah error < min error / epoch < max epoch ?) Pengujian Jaringan Hasil

## Gambar 2. Proses Metode Backpropagation
3.1. Input Data
Data  kemudian  dibagi  menjadi  dua  dan  diolah menggunakan  algoritma  Backpropagation,  data  bulan Januari  sampai  dengan  Desember  2020  digunakan
sebagai  data  Training,  sedangkan  data  pada  bulan  Juli sampai dengan Desember 2021 digunakan sebagai data Testing, sehingga menghasilkan data prediksi permintaan darah untuk masa yang akan datang.
Tabel 2. Variabel Data Input Variabel Keterangan X1 Data Januari - Juni 2019 X2 Data Juli - Desember 2019 X3 Data Januari - Juni 2020 X4 Data Juli - Desember 2020 X5
Data Januari - Juni 2021 TARGET Data Juli - Desember 2021

## 3.2. Melakukan Normalisasi/transformasi data
Proses normalisasi data  yaitu dengan menentukan nilai tertinggi  dan  terendah  pada  data  jenis  dan  jumlah permintaan  darah.  Sebelum  data  diproses  terlebih dahulu  data  dinormalisasikan  dengan  menerapkan fungsi  sigmoid  (tidak  pernah  mencapai  0  ataupun  1). Maka tranformasi data yang dilakukan dengan interval yang lebih kecil [0,1;0.9].
Tabel 3. Data Training dan Testing setelah dilakukan Normalisasi
Gol. Darah x1 x2 x3 x4 x5 T A+ 0,566 0,600 0,544 0,494 0,752 0,658 AB+ 0,100 0,100 0,100 0,100 0,100 0,100 B+ 0,706 0,658 0,706 0,783 0,900 0,571 O+ 0,900 0,900 0,900 0,900 0,828 0,900
3.3.  Atur  Parameter  JST  (epoch  max,  learning  rate, minimal error dan arsitektur)
Langkah  awal  untuk  melakukan  proses  pelatihan adalah  harus  menentukan  parameter  jaringannya, parameter yang digunakan adalah sebagai berikut:
a. Input Layer, dengan 5 node.
b.  Hidden  Layer,  dengan  jumlah  node  5  yang  dapat ditentukan oleh pengguna.
c. Output Layer, dengan 1 simpul dimana nilai rata (T) sebagai nilai yang dijadikan prediksi untuk mengetahui jumlah  permintaan  darah  untuk  masa  yang  akan datang.
d. Epoch yang digunakan adalah 1000 sampai 5000.
e. Nilai Laerning Rate nya adalah 0,1
f. Nilai Goal adalah 0,001
Jumlah  lapisan  sebagaimana  yang  telah  ditentukan, maka  dapat  digambarkan  arsitektur  JST  yang digunakan dalam penelitian seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur JST Backpropagation
3.4. Inisialisasi Bobot Awal
Inisialisasi  bobot  awal  adalah  nilai  bobot  yang diberikan  secara  acak  dengan  nilai  yang  relatif  kecil. Tahap  selanjutnya  memasukkan  nilai-nilai  parameter pelatihan  JST  dengan  metode  backpropagation momentum  dengan  arsitektur  jaringan  5-5-1  dengan sampel  perhitungan  manual  data  jenis  dan  jumlah permintaan darah dari bulan Januari tahun 2019 sampai dengan bulan Desember tahun 2021.  Inisialisasi bobot awal  menuju  Hidden  Layer  pada  Tabel  3  dan  Hidden Layer menuju Output Layer pada Tabel 4.

## Tabel 3. Nilai Bias dari Input Layer Menuju Hidden Layer
Bias 1 2 3 4 5 Vj 0,96 0,39 0,93 0,90 0,62 Tabel 4. Nilai Bias dari Hidden Layer Menuju Output Layer Bias 1 Wj 0,74 3.5. Tahap Feedforward
Jika kondisi berhenti bernilai false, lakukan Feedforward.  Tahap  feedforward  merupakan  tahap aliran  perambatan  maju  dimana  setiap  Neuron  Input Layer  menerima sinyal dari data input  yang kemudian diteruskan  menuju  Neuron  Hidden  layer  dan  dari Neuron  Hidden  Layer  diteruskan  kembali  menuju Neuron Output Layer.
3.6. Tahap Backpropagation
Tahap  backpropagation  akan  menghitung  setiap perubahan-perubahan bobot yang menuju hidden layer dan output layer dilakukan koreksi yang disajikan pada Tabel 5 dan Tabel 6.
Tabel 5. Koreksi Bobot Pada Setiap Unit Keluaran (Output)
x ΔV1 ΔV2 ΔV3 ΔV4 ΔV5 1 -0,000113 -0,000077 -0,000307 -0,000014 -0,000136 2 -0,000120 -0,000082 -0,000325 -0,000015 -0,000145 3 -0,000108 -0,000074 -0,000295 -0,000013 -0,000131 4 -0,000099 -0,000067 -0,000268 -0,000012 -0,000119 5 -0,000150 -0,000102 -0,000408 -0,000018 -0,000181
Tabel 6. Koreksi Nilai Bias Pada Hidden Layer
Bias v j 1 -0,000199
2 -0,000136 3 -0,000542 4 -0,000024 5 -0,000241
3.7. Pembaharuan (Update) Bobot dan Bias
Pada  tahapan  ini  yaitu  menghitung  perubahan  bobot dan bias dari input layer menuju hidden layer maupun dari  hidden  layer  menuju  output  layer  dari  input  layer menuju  hidden  layer  yang  disajikan  pada  Tabel  7, Tabel 8, Tabel 9, dan Tabel 10.
Tabel 7. Perubahan Bobot Dari Input Layer Menuju Hidden Layer
Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 V1 0,0356 -0,2366 0,3879 0,7683 -0,7155 V2 -0,3244 -0,2112 -0,0147 0,7092 0,3035 V3 0,8767 0,5131 -0,8949 -0,6787 -0,8787 V4 -0,1602 0,9625 -0,9626 0,6392 0,9992 V5 0,3896 -0,7118 0,7944 -0,5667 -0,5660
Tabel 8. Perubahan Bobot Dari Hidden Layer Menuju Output Layer
Bobot Y W1 0,4222 W2 0,2631 W3 0,9659 W4 0,0951 W5 0,4234
Tabel 9. Perubahan Nilai Bias dari Input Layer ke Hidden Layer
Bias Vj Vjo1 0,9638 Vjo2 0,3906 Vjo3 0,9340 Vjo4 0,8974 Vjo5 0,6237
Tabel 10. Perubahan Bias Dari Hidden Layer Menuju Output Layer
Bias 1 w k 0,7417
3.8.  Tes Kondisi Berhenti (Apakah error < min error / epoch < max epoch?)
Proses  pelatihan  JST  akan  berhenti  apabila  menemui salah  satu  dari  dua  kondisi  proses  pelatihan  JST  yaitu nilai  keluaran  (output)  sudah  mencapai  target  atau epoch  telah  mencapai  iterasi  maksimal  (maximum epoch).

## 3.9.  Pengujian Jaringan
Gunakan  perubahan  nilai  bobot  dan  bias  dari  hidden layer  menuju  output  layer,  nilai  bobot  dan  nilai  bias dari  hidden  layer  menuju  output  layer  pada  proses pelatihan  terbaik,  namun  sebagai  gambaran  proses pengujian  jaringan  secara  manual  menggunakan  nilai bobot  dan  bias  pada  epoch  pertama.  Hasil  proses disajikan pada Tabel 11, Tabel 12, Tabel 13, dan Tabel 14.
Tabel 11. Bobot Dari Input Ke Hidden Layer Bobot Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 V1 0,0356 -0,2366 0,3879 0,7683 -0,7155
V2 -0,3244 -0,2112 -0,0147 0,7092 0,3035 V3 0,8767 0,5131 -0,8949 -0,6787 -0,8787 V4 -0,1602 0,9625 -0,9626 0,6392 0,9992 V5 0,3896 -0,7118 0,7944 -0,5667 -0,5660 Tabel 12. Bobot Dari Hidden Layer Ke Output Bobot W1 W2 W3 W4 W5 Y 0,42 0,26 0,97 0,10 0,42 Tabel 13. Bias Input Ke Hidden Bias 1 2 3 4 5 Vj 0,9638 0,3906 0,9340 0,8974 0,6237 Tabel 14. Bias Hidden Ke Output BIAS 1 wj 0,7417 3.10. Hasil
Tahapan-tahapan yang dilakukan menggunakan metode backpropagation telah diperoleh nilai keluaran
(output)  berupa  hasil  prediksi.  Namun  dalam  proses pelatihan  hanya  sampai  pada  epoch  pertama  sebab digunakan  sebagai  gambaran  analisa  sistem  dengan metode  backpropagation.    Perbandingan  nilai  output dan target akan didapat nilai error yang terjadi selama pelatihan JST seperti dimuat pada Tabel 15.

## Tabel 15. Hasil Prediksi Jaringan Saraf Tiruan Epoch Pertama
Jenis Data Target Output Err or Hasil Prediksi A+ 0,233 0.994 -0,786 17,321 AB+ 0.233 0.992 -0.759 20.088 B+ 0.633 0.999 -0.366 20.232 O+ 0.811 0.995 -0.184 20.142
Hasil  prediksi  dari  contoh  perhitungan  manual menggunakan  metode  backpropagation  berupa  nilai output  yang  dicapai  setelah  pelatihan  yang  kemudian dibandingkan  dengan  target  yang  akan  dicapai.  Hasil perbandingan tersebut dapat dilihat pada Tabel 16.
Tabel 16. Perbandingan Hasil Prediksi dengan Target yang akan dicapai
Jenis Data Target Output Err or Hasil Prediksi Data Aktual prediksi Selisih Akurasi Prediksi (%) A+ 0,233 0.994 -0,786 17,321 3 14.321 17 AB+ 0.233 0.992 -0.759 20.088 3 17.088 15 B+ 0.633 0.999 -0.366 20.232 12 8.232 59 O+ 0.811 0.995 -0.184 20.142 16 4.142 79

## 4. Kesimpulan
Setelah melakukan tahapan proses penelitian mengenai Implementasi algoritma Backpropagation untuk mengendalikan  persediaan  darah  transfusi  pasien dengan  hemoglobin  rendah,  maka  disimpulkan  bahwa Metode  Backpropagation  dapat  digunakan  untuk memprediksi  jenis  dan  jumlah  darah  transfusi  dengan akurasi  68%.  Sehingga  penelitian  ini  dapat  dijadikan rekomendasi  dalam  penentuan  jenis  dan  jumlah permintaan darah transfusi dimasa yang akan datang.

## Daftar Rujukan
[1]  Zhang,  J.,  &  Qu,  S.  (2021).  Optimization  of  backpropagation neural  network  under  the  adaptive  genetic  algorithm. Complexity, 2021. doi: 10.1155/2021/1718234.
[2]  Aulia,  R.  (2018).  Penerapan  Metode  Backpropagation  Untuk Memprediksi  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan  Berdasarkan Tingkat Hunian Hotel. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 4(2), 115-122. doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.45.
[3]  Pang, M., Dewi, L. P., & Yulia, Y. (2021). Implementasi Sistem Administrasi  dan  Inventory  Control  pada  Warehouse  UD.  X. Jurnal Infra, 9(1), 59-63.
[4]  Kadafi,  M.  A.,  &  Delvina,  A.  (2021,  September).  Analisis pengendalian  persediaan  bahan  baku  dengan  safety  stock optimum. In FORUM EKONOMI (Vol. 23, No. 3, pp. 553-560).
[5]  Thoriq,  M.  (2022).  Peramalan  Jumlah  Permintaan  Produksi
Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Algoritma
Backpropagation.  Jurnal  Informasi  dan  Teknologi,  27-32.  doi: 10.37034/jidt.v4i1.178.
[6]  Purnawansyah,  P.,  Haviluddin,  H.,  Setyadi,  H.  J.,  Wong,  K.,  & Alfred,  R.  (2019).  An  inflation  rate  prediction  based  on backpropagation neural network algorithm. International Journal of Artificial
Intelligence
Research, 3(2). doi:
10.29099/ijair.v3i2.112.
[7]  Nguyen, H. N., Nguyen, T. A., Ly, H. B., Tran, V. Q., Nguyen, L. K., Nguyen, M. V., & Ngo, C. T. (2021). Prediction of daily and  monthly  rainfall  using  a  backpropagation  neural  network. Journal  of  Applied  Science  and  Engineering,  24(3),  367-379. doi: 10.6180/jase.202106_24(3).0012.
[8]  Purba,  N.  K.,  Saragih,  R.,  &  Nurhayati,  N.  (2021).  Jaringan Syaraf  Tiruan  Memprediksi  Jumlah  Kebutuhan  Air  Bersih  di Kota  Binjai  Menggunakan  Metode  Backpropagation  (Studi Kasus:  PDAM  Tirta  Sari  Binjai).  ALGORITMA:  JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA, 5(2).
[9]  Zamsuri,  A.,  Supriadi,  S.,  &  Vebby,  V.  (2020,  December).
IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA  BACKPROPAGATION  UNTUK  PREDIKSI NILAI  AKREDITASI  PROGRAM  STUDI  (STUDI  KASUS: UNIVERSITAS  ISLAM  INDRAGIRI).  In  SEMASTER: Seminar Nasional Teknologi  Informasi &  Ilmu  Komputer (Vol.
1, No. 1, pp. 315-322)..
[10] Salimu,  S.  A.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Prediksi  Tingkat Kedatangan Wisatawan Asing Menggunakan Metode Backpropagation.  Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  98-103. doi: 10.37034/infeb.v2i4.50.
[11] Kurniawan, M. H., & Defit, S. (2020). Pemetaan Promosi dalam Penjaringan  Calon  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma Backpropagation.  Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis,  21-26. doi: 10.37034/infeb.v2i1.17.
[12] Syofneri,  N.,  &  Defit,  S.  (2019).  Implementasi  Metode Backpropagation  untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Uji Kopetensi  Siswa.  Jurnal  informasi  dan  Teknologi,  12-17.  doi: 10.37034/jidt.v1i4.13.
[13] Abidin,  N.  A.,  Assidiq,  M.,  &  Qaslim,  A.  (2021).  SISTEM PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN METODE  BACKPROPAGATION  NEURAL  NETWORK. Jurnal Ilmiah Maju, 4(2), 1-5.
[14]Pawoko,  M.  A.  G.  (2018).  Prediksi  Jumlah  Permintaan  Semen Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation (Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya).
[15] Sirait,  I.  L.,  Gultom,  J.  M.,  Tindaon,  J.,  Tampubolon,  R.  J.,  &
Mawaddah, W. J. PERAMALAN TINGKAT PRODUKTIVITAS KEDELAI DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION.
[16] Yanto,  M.,  Mandala,  E.  P.  W.,  Putri,  D.  E.,  &  Yuhandri,  Y.
(2018).  Peramalan  Penjualan  Pada  Toko  Retail  Menggunakan
Algoritma Backpropagation Neural Network. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 2(3). doi: 10.30865/mib.v2i3.811.
[17] Rozi, M. F., Hartama, D., Sari, I. P., Dewi, R., & Siregar, Z. A.
(2022).  Backpropagation  Model  in  Predicting  the  Location  of Prospective  Freshman  Schools  for  Promotion  Optimization. JOMLAI:  Journal  of  Machine  Learning  and  Artificial Intelligence, 1(1), 23-30. doi: 10.55123/jomlai.v1i1.161.
[18] Zamroni,  M.  R.,  &  Mujilahwati,  S.  (2022).  METODE JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  UNTUK  MEMPREDIKSI PENJUALAN  PAKAIAN  PADA  DISTRO  DI  LAMONGAN. Mnemonic:  Jurnal  Teknik  Informatika,  5(1),  26-30.  doi: 10.36040/mnemonic.v5i1.4459.
[19] Dzulfikar,  A.,  Ramsari,  N.,  &  Sutjiningtyas,  S.  (2021). Implementasi  Peramalan  Penjualan  Produk  Di  Pt.  Prima  Per Tradea Utama Menggunakan Metode Artificial Neural Network.
Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 11(2).
[20] Lesnussa,  Y.  A.,  &  Risamasu,  E.  (2020).  Aplikasi  Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Untuk  Meramalkan  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Di Provinsi Maluku. Sainmatika: Jurnal  Ilmiah  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam,  17(2), 89-96. doi: 10.31851/sainmatika.v17i2.3434.
[21] Sari, E. Y., Kusrini, K., & Sunyoto, A. (2021). Analisis Akurasi Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Backpropagation Untuk Prediksi Mahasiswa  Dropout.  Creative  Information  Technology  Journal, 6(2), 85-95. doi: 10.24076/citec.2019v6i2.235.
[22] Hasan,  N.  F.,  Kusrini,  K.,  &  Fatta,  H.  A.  (2019).  Analisis Arsitektur  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk  Peramalan  Penjualan Air  Minum  Dalam  Kemasan.  Jurnal  Rekayasa  Teknologi Informasi (JURTI), 3(1), 1-10. doi: 10.30872/jurti.v3i1.2290.
[23] Sofian,  I.  M.,  &  Apriaini,  Y.  (2017).  Metode  Peramalan Jaringan Saraf Tiruan Menggunakan Algoritma Backpropagatin (Studi  Kasus  Peramalan  Curah  Hujan  Kota  Palembang). Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences, 40(2), 87-91.